文档介绍：数据仓库(DataWarehouse) 演讲人:沈国峰SQ********** 制作人:黄健SQ********** 傅承阳SQ********** 2010年12月14日 农历十一月初九从数据库到数据仓库数据仓库的概念数据仓库的特征数据仓库的商业价值数据仓库的发展现状及发展方向内容提要从数据库到数据仓库由数据库(DB)发展到数据仓库(DW)主要有以下几点原因:数据太多,信息贫乏(datarich,informationpoor):随着数据库技术的发展,企事业单位建立了大量的数据库,数据越来越多,而辅助决策信息却很贫乏,如何将大量的数据转化为辅助决策信息成为了研究的热点。异构环境数据的转换与共享:由于各类数据库产品的增加,异构环境的数据随之增加,如何实现这些异构环境数据的转换和共享也成了研究的热点。利用数据进行事务处理转变为利用数据支持决策:数据库用于事务处理,若要达到辅助决策,则需要更多的数据,例如:如何利用历史数据的分析来进行预测。对大量数据的综合得到宏观信息等均需要大量的数据。就在数据仓库的概念提出后的几年时间内就得到了迅速的发展,各种各样的数据仓库产品也不断出现并陆续进入市场。目前市场上主流的数据仓库产品有以下几种:(BusinessObjects、Oracle、IBM、Sybase、Informix、NCR、Microsoft、SAS、CA)。数据仓库与数据库的区别1、数据库用于事务处理,而数据仓库则用于决策分析2、数据库保持事务处理的当前状态,而数据仓库既保存过去的数据也保存当前的数据。3、数据仓库的数据是大量数据库的集成4、对数据库的操作比较明确,操作数据量少;而对数据仓库的操作不明确,操作数据量大。数据库与数据仓库的详细对比数据库数据仓库数据库数据仓库面向应用面向主题一个操作存取一个记录一个操作存取一个集合数据是详细的数据是综合或提炼的数据非冗余数据时常冗余保存当前数据保存过去和现在的数据操作频繁相对不频繁数据可更新数据几乎不更新事务处理需要当前数据决策分析需要过去和现在的数据重复地操作数据启发式地操作数据很少有复杂计算很多复杂的计算操作需求事先可知操作需求临时决定支持事务处理支持决策分析从OLTP到OLAPOn-ransactionProcessing联机事务处理系统(OLTP) 也称为面向交易的处理系统,其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理,并在很短的时间内给出处理结果。这样做的最大优点是可以即时地处理输入的数据,及时地回答。也称为实时系统(RealtimeSystem)。衡量联机事务处理系统的一个重要性能指标是系统性能,具体体现为实时响应时间(ResponseTime),即用户在终端上送入数据之后,到计算机对这个请求给出答复所需要的时间。 OLTP数据库旨在使事务应用程序仅写入所需的数据,以便尽快处理单个事务。定义On-LineAnalysisProcessing联机分析处理系统(OLTP)联机分析处理(OLAP)。当时,Codd认为联机事务处理(OLTP)已不能满足终端用户对数据库复杂查询分析的需要,SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果,而查询的结果并不能满足决策者提出的需求,因此Codd提出了多维数据库和多维分析的概念即OLAP。OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果,OLAP的技术核心就是“维度”这个概念。定义ROLAP各个软件开发厂家见仁见智,其中一个流派,认为可以沿用关系型数据库来存储多维数据,于是,基于稀疏矩阵表示方法的星型结构(starschema)就出现了。后来又演化出雪花结构。为了与多维数据库相区别,则把基于关系型数据库的OLAP称为RelationalOLAP,简称ROLAP。MOLAPMuiltDimensionOLAP,简称MOLAP,代表产品有Hyperion(原Arborsoftware)Essbase、MsOlap、oracleexpress等。立方体,页,片的数据维=主键只存放一次,重复使用强制性保证数据完整性节省磁盘空间极容易地结合数据和公式支持共享的商业逻辑保证数据的一致性每一个单元都被索引因此有很高的存取效率1月2月3月芬达可乐雪碧北京上海南京ROLAP和MOLAP的功能区别Legacy/Operational/ExternalSystemsTransactionSystemsDecisionSupportSystemsKnowledgeWorkersStrategicTacticalWhat-IfAnalysisCustomizedApplic